脑膜炎的诊断使用当代诊断的进步
Afsona Parveen1, Prithviraj Karak2, Mrinal Acharya3
1Department of Bachelor in Medical Laboratory Technology, Durgapur Institute of Paramedical Science, Durgapur, West Bengal, India.
Neurology India
|July 24, 2025
概括
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在改善脑膜炎的诊断和风险评估. 这些技术增强了临床过程,从而带来了更好的患者结果和医疗保健中的资源效率.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 计算生物学 计算生物学
- 神经学 神经学
背景情况:
- 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 越来越多地被用于医疗保健.
- 这些技术有可能提高诊断的准确性和效率.
- 脑膜炎的诊断和管理提出了可能从AI/ML应用中受益的挑战.
研究的目的:
- 评估AI和ML算法对脑膜炎的预测和诊断潜力.
- 系统地审查和分析现有的AI/ML在脑膜炎诊断和预测方面的研究.
主要方法:
- 来自Embase,ScienceDirect,PubMed,Web of Science和Medline的研究的系统审查和元分析.
- 用于研究选择和数据提取的PRISMA流程图.
- 纳入标准集中在关于AI/ML用于脑膜炎诊断和预测的英语研究上.
主要成果:
- 在从最初309,995篇论文中选14366个数据点后,选择了34项研究进行评估.
- 发现AI和ML可以提高脑膜炎诊断,风险评估和资源效率.
- 选择的研究发表于2016年至2024年之间,近年来显著增加.
结论:
- 人工智能和机器学习显著增强了医疗保健中的临床过程和分散.
- 这些技术改善了脑膜炎的诊断,风险评估和资源效率.
- 未来的研究应该探索先进的诊断和进一步的元分析在这个领域.


